Radio
Podcast
Multimedia
Diễn ra trong bối cảnh AI và chuyển đổi số đang tạo ra những thay đổi sâu sắc đối với giáo dục, HaFPES 2026 tiếp tục khẳng định vai trò của một diễn đàn học thuật kết nối các nhà khoa học, nhà quản lý, chuyên gia giáo dục và các cơ sở đào tạo trong nước, quốc tế. Các phiên chuyên môn không chỉ cập nhật những xu hướng nghiên cứu mới mà còn hướng tới nhận diện những vấn đề chính sách và thực tiễn đặt ra đối với giáo dục Việt Nam trong giai đoạn mới.
Phân cấp, phân quyền trong quản lý giáo dục: yêu cầu mới trong mô hình chính quyền ba cấp
Ở góc độ quản trị hệ thống, Tiểu ban 1 với chủ đề “Phân cấp, phân quyền trong quản lý giáo dục của mô hình chính quyền ba cấp ở Việt Nam” tập trung vào những yêu cầu đặt ra đối với tổ chức và vận hành hệ thống giáo dục trong bối cảnh mới.
Các khuyến nghị nhấn mạnh sự cần thiết phải tiếp tục hoàn thiện thể chế, xác định rõ trách nhiệm của từng cấp theo nguyên tắc “một nhiệm vụ - một đầu mối chịu trách nhiệm chính”, đồng thời bảo đảm sự thống nhất về chuyên môn, nhân sự, tài chính, tài sản, dữ liệu và kiểm tra. Cùng với đó là yêu cầu xây dựng cơ chế phối hợp rõ ràng giữa Sở Giáo dục và Đào tạo với UBND cấp xã, nâng cao năng lực quản trị giáo dục cho đội ngũ cán bộ ở cơ sở và hỗ trợ các nhà trường sau sắp xếp.
Đáng chú ý, chuyển đổi số được xác định là một trong những điều kiện quan trọng để nâng cao hiệu quả quản trị. Các khuyến nghị đề xuất đầu tư nền tảng dữ liệu và công nghệ số dùng chung, tăng khả năng liên thông giữa nền tảng quản trị cơ sở giáo dục và hệ thống khai thác dữ liệu điều hành, từng bước thay thế báo cáo thủ công bằng các cơ chế điều hành dựa trên dữ liệu và cảnh báo sớm.
AI không thay thế con người, mà cần được đặt trong một hệ sinh thái giáo dục có trách nhiệm
Một trong những chủ đề nổi bật tại Diễn đàn là AI và những tác động ngày càng rõ nét đến hoạt động dạy học, nghiên cứu và đánh giá trong giáo dục.
Một kết quả đáng chú ý cho thấy, mặc dù mức độ tiếp cận và sử dụng AI trong học tập và công việc khá cao, với hơn 56,6% sinh viên tại Hà Nội được báo cáo sử dụng AI thường xuyên. Tuy nhiên, vẫn tồn tại khoảng cách giữa biết sử dụng và biết sử dụng có trách nhiệm. Người học có thể nhận thức rằng AI có khả năng sai sót nhưng chưa hình thành đầy đủ thói quen chủ động kiểm chứng thông tin.
Theo các báo cáo, năng lực công dân trong kỷ nguyên AI cần vượt ra ngoài sự thành thạo công cụ. Người học cần biết đánh giá và tinh chỉnh câu lệnh, nhận diện giới hạn và hiện tượng “ảo giác” của AI, kiểm chứng thông tin, nhận diện thành kiến, quan tâm đến quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình. Đặc biệt, con người phải giữ vai trò chủ thể và chịu trách nhiệm cuối cùng đối với lập luận, quyết định và sản phẩm trí tuệ của mình.
Từ đó, giáo dục trong kỷ nguyên mới cần chuyển trọng tâm từ “dạy cách sử dụng công cụ” sang phát triển năng lực thẩm định, tư duy phản biện và khả năng hành động có đạo đức, tự chủ và sáng tạo. Thành công của chuyển đổi số không được đo bằng việc sử dụng công nghệ nhiều đến đâu, mà bằng khả năng biến các nguồn lực công nghệ thành năng lực hành động có trách nhiệm và bền vững của mỗi cá nhân. Đây là nội dung được trao đổi tại Tiểu ban 4: “New Core Competencies for Citizens in the Digital Era to Meet the Requirements of the New Era” là yêu cầu phát triển những năng lực mới cho công dân trong bối cảnh AI ngày càng hiện diện sâu rộng trong học tập, nghề nghiệp và đời sống.
Tại phiên chuyên đề “Môi trường học tập trải nghiệm số” (Immersive Learning Environment) do Khoa Công nghệ Giáo dục (Trường ĐH Giáo dục - ĐHQGHN) phụ trách, sáu báo cáo đã phản ánh nhiều hướng tiếp cận mới, từ giáo dục AI lấy con người làm trung tâm, môi trường học tập thông minh Education of Things (EoT), dữ liệu thiên văn xác thực, năng lực công nghệ số trong nghiên cứu khoa học đến ứng dụng AI, AR/VR trong giáo dục STEM mầm non và AI tạo sinh, AI tác tử trong đánh giá quá trình.
Điểm chung được nhấn mạnh tại phiên chuyên đề là công nghệ không phải mục tiêu tự thân và không thể thay thế vai trò của người giáo viên. AI chỉ tạo ra giá trị bền vững khi hỗ trợ giáo viên thiết kế hoạt động học tập, cung cấp phản hồi kịp thời, giảm tải công việc hành chính và dành nhiều thời gian hơn cho hướng dẫn, đối thoại và chăm sóc người học. Đổi mới giáo dục vì vậy cần bắt đầu từ mục tiêu học tập, nhiệm vụ, cách thức đánh giá và nhu cầu thực tế của người học, thay vì bắt đầu từ việc lựa chọn hay mua sắm công cụ công nghệ.
Các báo cáo cũng cho thấy tiềm năng của AI và công nghệ số trong việc cá nhân hóa trải nghiệm học tập. Chẳng hạn, mô hình EoT được đề xuất theo hướng kết nối cảm biến, dữ liệu và AI với thiết kế dạy học để hỗ trợ nhận diện trạng thái nhận thức và cảm xúc của người học, qua đó giúp điều chỉnh mức độ khó, cách trình bày hoặc hình thức phản hồi phù hợp hơn. Tuy nhiên, các mô hình này cần được thí điểm và đánh giá có kiểm soát, đặc biệt về sự đồng thuận, quyền riêng tư, tính minh bạch của thuật toán và quyền được con người xem xét lại các quyết định của hệ thống.
Trong giáo dục mầm non, AI và AR/VR được nhìn nhận như những công cụ có thể làm phong phú học liệu, tạo hình ảnh, câu chuyện, bài hát, video và hoạt động STEM trực quan, qua đó khơi gợi hứng thú và trí tưởng tượng của trẻ. Tuy nhiên, công nghệ cần bổ trợ chứ không thay thế tương tác trực tiếp, vận động, khám phá vật thật và mối quan hệ giữa giáo viên với trẻ.
Đánh giá trong thời đại AI: từ sản phẩm cuối cùng đến quá trình hình thành năng lực
Nếu AI đang làm thay đổi cách người học tạo ra sản phẩm, thì đo lường và đánh giá cũng đứng trước yêu cầu phải thay đổi. Tại Tiểu ban 3: Đo lường và đánh giá trong giáo dục trong bối cảnh phát triển trí tuệ nhân tạo, các đại biểu thống nhất rằng AI đang làm thay đổi sâu sắc cách tạo lập, thu thập và diễn giải minh chứng học tập, nhưng mục tiêu cốt lõi của đánh giá vẫn phải là đưa ra những kết luận có giá trị, tin cậy và công bằng về mức độ đạt chuẩn đầu ra và sự phát triển năng lực người học.
Một trong những hướng tiếp cận đáng chú ý được đề xuất là “đánh giá truy nguyên năng lực”, trong đó kết quả học tập không chỉ được nhìn nhận qua sản phẩm cuối cùng mà được xác định từ nhiều nguồn minh chứng: sản phẩm học tập; dấu vết của quá trình học tập như lịch sử chỉnh sửa, e-Portfolio, nhật ký và tương tác với AI; cùng với các hình thức xác thực năng lực như vấn đáp, thuyết trình, phản biện hoặc thực hành. Cách tiếp cận này nhằm bảo đảm có thể nhận diện được đóng góp thực sự của người học trong bối cảnh AI có khả năng tạo văn bản, hình ảnh, mã lệnh và phân tích dữ liệu.
Các thảo luận đồng thời đặt vấn đề quản trị AI và dữ liệu đánh giá ở cấp cơ sở giáo dục. AI có thể hỗ trợ xây dựng câu hỏi, rubric, phản hồi và phân tích dữ liệu, nhưng trách nhiệm về tính giá trị của đánh giá vẫn thuộc về con người. Các cơ sở giáo dục cần kiểm soát độ chính xác, thiên lệch và sự phù hợp của kết quả do AI hỗ trợ; bảo đảm lưu vết, phân quyền truy cập và bảo vệ dữ liệu người học.
Từ góc độ bảo đảm chất lượng, các báo cáo đề xuất hình thành hệ sinh thái đo lường - đánh giá số dựa trên chuẩn đầu ra, bao gồm ngân hàng câu hỏi và rubric được kiểm định, e-Portfolio, dashboard theo dõi mức độ đạt chuẩn đầu ra, phân tích chất lượng đề thi và hệ thống cảnh báo sớm. Qua đó, dữ liệu đánh giá không chỉ phục vụ việc cho điểm mà trở thành căn cứ để cải tiến chương trình, học phần và hỗ trợ người học.
Tại HaFPES 2026, các chủ đề quan trọng khác cũng được thảo luận như tại các tiểu ban như "Khoa học học tập, tâm lý học thần kinh và đổi mới sư phạm"; “Giáo dục sớm và phát triển con người toàn diện cho tương lai”.
Từ góc nhìn giáo dục sớm, Tiểu ban 6 với chủ đề tiếp tục mở rộng bức tranh về những năng lực cần được hình thành từ những năm đầu đời, từ đó đưa ra khuyến nghị tăng cường tính liên tục giữa giáo dục mầm non và lớp 1 theo hướng phát triển toàn diện, hạn chế tình trạng dạy trước chương trình; bổ sung năng lực số và hiểu biết AI vào chuẩn nghề nghiệp giáo viên mầm non, tiểu học; chuyển trọng tâm bồi dưỡng từ hướng dẫn kỹ thuật sang năng lực thiết kế hoạt động học tập; đồng thời đưa an toàn cảm xúc và năng lực tự điều chỉnh trở thành những mục tiêu rõ ràng của giáo dục sớm. Những khuyến nghị này góp phần bổ sung một chiều cạnh quan trọng cho thông điệp chung của HaFPES 2026: chuyển đổi giáo dục trong kỷ nguyên AI không thể chỉ bắt đầu từ công nghệ, mà phải bắt đầu từ sự phát triển toàn diện của con người - từ những năm đầu đời đến quá trình học tập và trưởng thành suốt đời.
Nhìn tổng thể, các phiên chuyên môn tại HaFPES 2026 cho thấy những vấn đề tưởng như khác nhau - từ AI trong lớp học, đánh giá người học, năng lực công dân số, khoa học học tập đến quản trị giáo dục - đều hội tụ ở một yêu cầu chung: đổi mới giáo dục không thể chỉ là đổi mới công cụ, mà phải là đổi mới cách thức tổ chức hoạt động giáo dục, phát triển năng lực con người và quản trị dựa trên bằng chứng.
AI và công nghệ số đang mở ra những cơ hội lớn cho cá nhân hóa học tập, phát triển học liệu, hỗ trợ giáo viên, nâng cao hiệu quả đánh giá và quản trị. Tuy nhiên, những cơ hội đó chỉ có thể được chuyển hóa thành giá trị khi đi cùng năng lực chuyên môn, tư duy phản biện, trách nhiệm đạo đức, bảo vệ dữ liệu, bảo đảm công bằng và cơ chế kiểm chứng phù hợp.
Các khuyến nghị từ Diễn đàn đồng thời cho thấy nhu cầu tăng cường nghiên cứu ứng dụng và thí điểm có kiểm chứng trong bối cảnh Việt Nam trước khi nhân rộng các mô hình mới. Đặc biệt, cần thúc đẩy hợp tác giữa các cơ sở đào tạo giáo viên, các nhà nghiên cứu trong những lĩnh vực liên ngành như giáo dục, tâm lý học, thần kinh học và công nghệ, cùng các đối tác quốc tế để chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành những giải pháp phù hợp với thực tiễn.
Từ các phiên thảo luận, có thể khẳng định một thông điệp xuyên suốt của HaFPES 2026: công nghệ chỉ thực sự đổi mới giáo dục khi làm tăng năng lực của người dạy, mở rộng cơ hội học tập của người học và giữ con người ở vị trí trung tâm của mọi quyết định. Đây cũng là định hướng quan trọng để giáo dục Việt Nam chủ động thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của kỷ nguyên AI, đồng thời bảo đảm mục tiêu phát triển con người toàn diện, có năng lực, trách nhiệm và khả năng học tập suốt đời.
